[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング25 (1002ﾚｽ)
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407(1): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sab9-0num [106.133.81.181]) [sage] 2019/07/18(木)22:34 ID:Dy5Qh1eia(1/4)
勢いありそうなのでこっちにもすいません、質問です。
初心者です。バカっぽい質問で恐縮ですが、深層系で新しい構成のモデル考える時って、その構成の中の各レイヤーで一体何がなされてて、だからこういう構成なんだ、ってわかって組み立てるものなの？
四苦八苦しながら調べてはいるんだけど、どうもその辺をスパッと解説したものは無いというか、経験則から探し当ててるような印象を持ってしまうのだけど、研究者とかはちゃんとセオリーわかってて目的が実現できるモデルの構成考えてるんだよね？
409(1): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM91-ulaa [36.11.224.192]) [sage] 2019/07/18(木)22:42 ID:oSD/JDjiM(12/15)
>>407
分かっててやってる面もあるし、経験則な面もある
後、分析者の能力や方向性に寄るところもあるだろうなあ
画像処理の実務だと、モデルの選択は以下でだいたい決まる
・問題はクラス分類か、回帰か
・カラーで分析するか、グレーで分析するか
・エッジ抽出して形状を読み込むか否か
・hsvなどに色情報を変換してから分析するか否か
・物体検知必要？
・データ量に応じてのモデルの選択(データの複雑性と、量でだいたい決まる)
アンサンブルとか難しい話は忘れてくれ
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